避けるべき悪いビジネス インテリジェンス導入慣行トップ 10

ビジネス インテリジェンスは、あらゆる業界のグローバル企業の従来のワークロードを変革しています。ビジネス インテリジェンスの実践により、企業はデジタル化やデジタル トランスフォーメーションを効果的に導入しながら、より現代的になることができます。

ビジネスの目標と目的に応じて、人工知能と統合するためのさまざまなビジネス インテリジェンスの実装方法があります。ビジネスで人工知能を活用することで、顧客エンゲージメントを高め、適切な利益の獲得を目指すことができます。ビジネス インテリジェンスの実装プラクティスは、世界のテクノロジー市場で数百万の企業が競争上の優位性を獲得するのに役立ちます。人工知能とビジネス インテリジェンスの組み合わせは、自動化を通じて、より適切でより多くの情報に基づいた意思決定をサポートします。 BI の実践は、2022 年以降の意思決定プロセスで顧客満足度を満たすための重要な要素の 1 つになりました。人々は、ビジネスに人工知能を導入する際に避けるべき最悪のビジネス インテリジェンス導入慣行トップ 10 のいくつかを知って、潜在的に大きな損失を排除する必要があります。

2022 年に避けるべき最悪のビジネス インテリジェンス実装慣行トップ 10

1. 低品質のデータを収集するデータ

データは、人工知能モデルに統合されるビジネス インテリジェンスの最も重要な要素です。企業は、AI のみを活用するビジネス実装慣行に導入するために、品質の悪いデータを収集してはなりません。そうなると、リアルタイムのデータ追跡、データ調整などのデータ管理プロセス全体が妨げられます。

2. 主要なデータ ソースを無視する

企業はビジネス インテリジェンスの実践を継続する際に、主要なデータ ソースを無視してはなりません。データ ウェアハウス、ERO、CRM、および特定のデータベースに加えて、複数の主要なデータ ソースがあります。ネットワーク監視データやソーシャルメディアなどの他の主要なデータソースを無視すると、不正確な決定につながる可能性があります。

3. BI の実践を複雑にする

ビジネス インテリジェンスの導入における最悪の実践の 1 つは、理由もなく BI の実践を複雑にすることです。企業は、AI の統合により、少し理解するだけでビジネス インテリジェンスの実践がはるかに簡単かつシンプルになることを覚えておく必要があります。 BI の実践を複雑にすることを望まないわけではありません。

4. 実践的なビジネス インテリジェンス トレーニングを提供していない

組織は、従業員に実践的なビジネス インテリジェンス トレーニングを提供する適切な時期を見つける必要があります。ビジネス インテリジェンスの実践に関するトレーニングを回避すると、ビジネス インテリジェンスと人工知能を適切に理解していない従業員にとって、さらなる混乱や複雑な問題が発生する可能性があります。適切なトレーニング セッションを回避することは、ビジネス インテリジェンスの導入における最悪の慣行の 1 つです。

5. 組織の文化と構造

ビジネス インテリジェンスを実践する前に、組織はその文化と構造を深く理解する必要があります。個々のチームは、メンバーが何を必要とするかを指示するのではなく、独自の BI 実践を選択する自由を持つ必要があります。このビジネス インテリジェンスの実装手法により、データから不正確な洞察が得られるビジネス インテリジェンス手法の導入プロセスが遅くなる可能性があります。

#6. ビジネス インテリジェンス プロジェクトに対する認識の悪さ

ビジネス インテリジェンス導入プロセスで最悪の 1 つは、ビジネス インテリジェンス プロジェクトに対する認識の悪さです。 。人工知能をビジネスに統合することで、ビジネス目標をより短期間で達成しやすくなります。情報に基づいた意思決定を通じて利益を推進するには、ビジネス インテリジェンス プロジェクトの視点を変える必要があります。

7. Excel をビジネス インテリジェンス実践のためのデフォルトのプラットフォームとして扱う

組織は Excel を単なるスプレッドシートとして扱ってはならず、すべてのビジネス インテリジェンス プラクティスのためのデフォルトのプラットフォーム。 Excel は、エラーが発生しやすいプロセスやデータ エラーなど、ビジネスにおける人工知能管理プロセスにおいて追加の問題を引き起こす可能性があります。企業は、重要なデータが Excel ワークシートに蓄積されるのを防ぐ必要があります。

8. ビジネス インテリジェンスの KPI の定義を避ける

ビジネスに AI を導入するには、効果的なビジネス インテリジェンスのための KPI を定義する必要があります。戦略的なビジネス インテリジェンスの実践には、プロジェクト管理指標、マーケティング データ、財務指標、顧客指標、HR 指標などのさまざまなカテゴリに KPI を定義することが含まれている必要があります。 KPI の定義はビジネス インテリジェンスの実装において最悪の手法の 1 つであるため、企業は KPI の定義を避けることを怠るべきです。

9. 有能なソフトウェア ベンダーを見つけられない

#有能なソフトウェア ベンダーを見つけられないことは、ビジネス インテリジェンスの最悪の慣行の 1 つです。ビジネスに人工知能を実装し、人工知能とビジネス インテリジェンスの組み合わせを統合するには、ビジネス インテリジェンス インフラストラクチャ アーキテクト、データベース管理者、データ マイニング エキスパート、ETL 開発者およびアプリケーション リード、データ品質アナリストおよびプロジェクト マネージャーが必要です。したがって、ビジネス インテリジェンス プロジェクトに取り組む有能なソフトウェア ベンダーを見つけることが重要です。

10. 不正確な見積もり

不正確な見積もりは、一部の主要なビジネス インテリジェンス プロジェクトを遅らせ、長期的にビジネス プロセスと利益を妨げることがよくあります。これは、プロジェクト範囲の調整やビジネス プロセスへの AI の導入など、深刻な結果につながる可能性があります。

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